Die Rolle des Patienten im Rahmen der Arzt-Patient- Beziehung

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1 Universität Bayreuth Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Wirtschaftswissenschaftliche Diskussionspapiere Die Rolle des Patienten im Rahmen der Arzt-Patient- Beziehung Volker Ulrich und Udo Schneider Diskussionspapier April 2004 ISSN Adresse: Prof. Dr. Volker Ulrich Dr. Udo Schneider Universität Bayreuth Lehrstuhl für VWL III, insb. Finanzwissenschaft Bayreuth Telefon: Fax:

2 Abstract The physician-patient-relationship: the patient s view The paper at hand analyzes the determinants of the patient s health related behavior und his decision to contact a physician in a general framework of the physician-patient-relationship. A bivariate probit-model is used to account for the simultaneity of health related behavior and physician contacts. The empirical findings support the view that physician visits and health behavior are not independent decisions. JEL-Klassifikation: I 12, C 35, D 82 Keywords: Arzt-Patient-Beziehung, Gesundheitsverhalten, bivariates Probit-Modell

3 1 Einleitung In der politischen Diskussion um eine Reform des deutschen Gesundheitswesens und insbesondere der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) liegt der Schwerpunkt seit Jahren auf den Bereichen Ausgaben und Finanzierung und somit letztendlich bei Fragen zur Ausgabendynamik und Wachstumsschwäche der Einnahmen. Dagegen spielen Vorschläge, die an der Beziehung zwischen Arzt und Patient ansetzen, in der Debatte um die zukünftige Ausgestaltung eher eine untergeordnete Rolle. Abgesehen von gesetzlichen Eingriffen in den Bereichen Leistungskatalog, Selbstbeteiligung oder auch Vergütung setzten die Reformbemühungen nicht unmittelbar am Verhältnis von Arzt und Patient an. Im Gegensatz zu den politisch Verantwortlichen beschäftigte sich der Sachverständigenrat für die Konzertierte Aktion im Gesundheitswesen (SVRKAiG) bereits 1994 mit dem Thema Eigenverantwortung des Patienten (vgl. Sachverständigenrat für die Konzertierte Aktion im Gesundheitswesen (1994)), wobei darunter häufig die finanzielle Beteiligung des Patienten an den Ausgaben verstanden wird. Die besondere Stellung des Patienten in seiner Beziehung zu seinem Arzt wird durch das Schlagwort Patientenorientierung deutlich (vgl. Sachverständigenrat für die Konzertierte Aktion im Gesundheitswesen (2003), S. 38). Im Vergleich zu anderen Dienstleistungssektoren bestehen im Gesundheitswesen allerdings zahlreiche Besonderheiten, die einer Patientenorientierung im eigentlichen Sinne entgegenstehen könnten (vgl. hierzu Sachverständigenrat für die Konzertierte Aktion im Gesundheitswesen (2003), S. 182). Zum einen fragen die Patienten die medizinischen Leistungen zu 99 % als Versicherte nach, so dass es sich aufgrund zahlreicher Regulierungen nicht um freie Einkaufsmärkte handelt. 1 Zum anderen ist die Informationsasymmetrie in diesem Bereich und insbesondere in der Arzt-Patient-Beziehung besonders stark ausgeprägt (vgl. Wille und Ulrich (1991)). Hinzu kommt, dass es sich bei den in Anspruch genommenen Leistungen oftmals um Erfahrungsgüter handelt, so dass die Rolle des Patienten bestenfalls in der als Co-Produzent von Gesundheit (vgl. Sachverständigenrat für die Konzertierte Aktion im Gesundheitswesen (2003), S. 182) zu sehen ist. 2 In theoretischer Hinsicht lässt sich der Einfluss des Patienten im Rahmen der Arzt-Patient- Beziehung vor allem aus informationsökonomischer Sicht untersuchen. Die große Mehrzahl 1 Der Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung (vgl. (2002), S. 273) spricht im Verhältnis zwischen Arzt und Patient von einer doppelten Rationalitätenfalle, da für den Patienten aufgrund des Zwangscharakters der Beiträge zur GKV ein kostenunabhängiges Nachfrageverhalten individuell rational ist und der Arzt durch ein System der Einzelleistungsvergütung einen Anreiz zur Mengenausweitung besitzt. 2 In vielen Fällen dürfte es sich sogar um so genannte Vertrauensgüter handeln, bei denen die Qualität der Leistung nicht einmal ex post sichtbar wird. 2

4 der hier anzutreffenden Modelle stellt auf das Verhalten des Arztes ab, während das gesundheitsrelevante Verhalten des Patienten häufig ausgeklammert bleibt. Da der folgende Beitrag die Rolle des Patienten im Rahmen der Arzt-Patient-Beziehung betont, interessieren vor allem jene Ansätze, die auch das gesundheitsrelevante Verhalten des Patienten berücksichtigen. Das gesundheitsrelevante Verhalten bleibt dabei nicht nur auf die so genannte Compliance beschränkt, die auf das behandlungsbegleitende Verhalten des Patienten abstellt. Zum gesundheitsrelevanten Verhalten des Patienten rechnen beispielsweise auch sein Konsumverhalten, die Ausübung sportlicher Aktivitäten oder die subjektive Auffassung des Patienten bezüglich seines Gesundheitszustands. Aus empirischer Sicht interessieren insbesondere die Analyse der Bedeutung einzelner Bestimmungsfaktoren des Patientenverhaltens sowie die Bestimmung der Einflussgrößen, die für das Verhältnis des Patienten zum behandelnden Arzt maßgeblich sind. Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut: Das zweite Kapitel stellt ausgewählte theoretische Modelle der Arzt-Patient-Beziehung dar, die auch den Patienteneinfluss modellieren, und versucht, daraus überprüfbare Hypothesen über das Patientenverhalten abzuleiten. Der dritte Teil ist der empirischen Analyse gewidmet, die sich auf die Ermittlung der Determinanten des individuellen gesundheitsrelevanten Verhaltens und der Entscheidung für einen Arztbesuch konzentriert. Eine Zusammenfassung beschließt die Ausführungen. 2 Das Verhältnis zwischen Arzt und Patient auf dem Markt für Gesundheitsleistungen Das Verhältnis zwischen Arzt und Patient auf dem Markt für Gesundheitsleistungen lässt sich durch folgende stilisierte Fakten kennzeichnen. Im Gegensatz zu anderen Märkten liegt auf dem Markt für Gesundheitsleistungen aufgrund der Informationsasymmetrie zuungunsten des Patienten keine Konsumentensouveränität vor (vgl. Ryan (1994) und Gaynor (1994)). Die Qualität des Vertrauensgutes medizinische Behandlung ist für den Patienten sowohl vor als auch nach der Behandlung nicht unbedingt messbar (vgl. Arrow (1963), S. 949 und Richard (1996), S. 201). Dies trifft vor allem dann zu, wenn Patienten über den Ablauf medizinischer Prozesse nicht informiert sind und deshalb nicht in der Lage sind, selbst aus Krankheitssymptomen auf eine Therapie zu schließen (Richard (1993), S. 2). Wie bei jeder Dienstleistungsproduktion gilt auch für die Produktion im Gesundheitswesen das uno-actu-prinzip, d.h. Produktion und Konsum fallen zusammen. Da im Rahmen der gesundheitlichen Leistungserstellung Diagnose und Therapie i.d.r. von ein und demselben Arzt vorgenommen 3

5 werden, kann sich der Arzt einen diskretionären Handlungsspielraum sichern (vgl. Arrow (1963), S. 949). Der Arzt kann damit die Menge der medizinischen Leistungen durch eigene Therapievorschläge so steuern, dass sie für ihn gewinnmaximal wird (vgl. Gaynor (1994), S. 229 ff. und Richard (1993), S. 2). Der dem Arzt zur Verfügung stehende Handlungsspielraum hängt dabei entscheidend von der Ausgestaltung des Vergütungssystems und von dem Vorliegen eines zumindest temporären Behandlungsmonopols ab (vgl. Kortendieck (1993), S. 186). Der Erfolg der Behandlung wird aber auch durch das behandlungsbegleitende Verhalten des Patienten (die so genannte Compliance) (mit)bestimmt, da sich in der überwiegenden Mehrzahl der Fälle ohne eine Kooperation des Patienten kein Behandlungserfolg einstellen wird (vgl. Wille und Ulrich (1991), S. 27 ff.). Aus informationsökonomischer Sicht handelt es sich somit um eine wechselseitig asymmetrische Informationsbeziehung zwischen Arzt und Patient. Der Arzt bietet Leistungen an, ist aber durch seinen Informationsvorsprung zugleich in der komfortablen Lage, seine eigenen Leistungen nachzufragen. Der Patient tritt zwar als Nachfrager auf, ist aber auch gleichzeitig Produktionsfaktor und damit integraler Bestandteil der Angebotsseite. Das Ergebnis einer Behandlung ergibt sich demnach als joint product (Wille und Ulrich (1991), S. 27) zwischen ärztlicher Leistung und dem Verhalten des Patienten. Damit besitzt jeder der beteiligten Akteure einen diskretionären Handlungsspielraum, den er zum eigenen Vorteil einsetzen kann (vgl. Wille und Ulrich (1991), S. 27). 3 Der geeignete theoretische Rahmen für diese Informationsbeziehung zwischen Arzt und Patient ist das so genannte Principal-Agent-Modell (vgl. Arrow (1985) und Zweifel (1994)). 4 Dem Arzt entstehen aus seinem Spezialwissen Vorteile, die er zur Beeinflussung der Nachfrage ausnutzen kann. In seiner Tätigkeit als Agent des Patienten erhält er durch seinen Informationsvorsprung einen Anreiz, die durch den Patienten gewählte Behandlung so zu steuern, dass sich für ihn der höchste Nettoertrag ergibt (vgl. Evans (1974), S. 163). Dem Arzt ist es beispielsweise über die Häufigkeit der Kontakte, die Intensität oder die Kosten der Behandlung möglich, auf die Nachfrage des Patienten Einfluss zu nehmen (vgl. Kortendieck (1993), S. 234). Er besitzt dabei eine Doppelrolle: als Anbieter der medizinischen Leistungen 3 Weiterhin herrscht auf dem Markt für ärztliche Leistungen eine große Unsicherheit bezüglich der Anbieter und der Nachfrager. Patients are uncertain about their condition, the accuracy of the physician s diagnosis, his honesty, and the amount of effort or quality he has expected on their case. [...] Physicians do not know the patient s condition, they are uncertain about the technology of proceeding health from health care, and they do not (generally) know the patient s reservation price (Gaynor (1994), S. 225). 4 Agency-Beziehungen sind gekennzeichnet durch das Auseinanderfallen der Präferenzen und durch den Informationsvorsprung des Agenten (vgl. Gaynor (1994)). Dabei existieren neben dem Verhältnis Arzt-Patient noch andere Principal-Agent-Beziehungen, bspw. zwischen Versicherung und Arzt oder Patient und Versicherung (vgl. Pfaff und Zweifel (1998)). 4

6 sowie als Berater bezüglich der Entscheidung des Patienten über die nachgefragte Leistung (vgl. Breyer et al. (2003)). Das Principal-Agent-Modell stellt oftmals nur auf das Verhalten des Arztes ab. Neuere Ansätze beziehen dagegen explizit das gesundheitsrelevante Verhalten des Patienten und dessen Auswirkungen auf das ärztliche Verhalten und den Gesundheitszustand mit in die Analyse ein (vgl. Ma und McGuire (1997), Leonard und Zivin (2001) und Schneider (2002a)). Der folgenden Analyse liegt der so genannte Double Moral Hazard-Ansatz zugrunde, wie er beispielsweise von Schneider (2002) formuliert wurde. Über die zugrunde liegende Struktur des Modells informiert Abbildung 1. Abbildung 1: Modellstufen des Double Moral Hazard-Problems Vertragsstufe Behandlungsstufe Abschluß der Versicherungsverträge Natur wählt den Gesundheitszustand des Patienten Im Fall der Krankheit sucht der Patient den Arzt auf Arzt entscheidet über medizinische Leistung, Patient über Compliance Quelle: Schneider (2002a), S.107. Das Modell kennt eine Vertrags- und eine Behandlungsstufe. Zunächst wird auf der Vertragsstufe die Versicherung jeweils mit Arzt und Patient einen Vertrag abschließen, die aber nicht unabhängig voneinander sind. Nach Abschluss der Verträge entscheidet ein unabhängiger Spieler, die Natur, ob der Patient erkrankt. Tritt dieses Ereignis ein, entscheidet sich der Patient für den Erstkontakt mit dem Arzt. Auf der folgenden Behandlungsstufe bestimmt weitgehend der Arzt die Handlungen, die neben dem Gesundheitszustand von weiteren Parametern beeinflusst werden (Höhe der Prämie, Vorliegen einer Selbstbeteiligung, Form der Arzthonorierung). Der Erfolg auf der Behandlungsstufe wird aber auch von dem gesundheitsrelevanten Verhalten des Patienten mitbestimmt. Damit liegt ein Modellrahmen vor, der sowohl die Bestimmungsfaktoren eines Arztbesuchs als auch die Determinanten des gesundheitsrelevanten Verhaltens des Patienten zu analysieren gestattet. 5

7 3 Empirische Überprüfung der Arzt-Patient-Beziehung 3.1 Vorüberlegungen Als Ansatzpunkte der empirischen Analyse können folgende Hypothesen formuliert werden, die sich aus der Struktur der Informationsbeziehung zwischen Arzt und Patient ergeben. Erstens liegt die Entscheidung, ob eine Befindlichkeitsstörung als Krankheit anzusehen ist und sich hieraus ein Versicherungsfall ergibt, im Ermessen des einzelnen (Hypothese 1). 5 Je freier die Arztwahl ausgestaltet ist und je geringer die durch den Nachfrager zu tragenden Kosten sind, desto häufiger wird dieser auch bei einer nur geringfügigen Beeinträchtigung des Gesundheitszustands den Arzt aufsuchen. Zweitens bestimmt der Arzt, sofern der Patient ihn konsultiert hat, nicht nur die Diagnose, sondern aufgrund seiner medizinischen Kenntnisse auch die zu erfolgende Therapie und damit auch über die Nachfrage des Patienten nach medizinischen Leistungen (Hypothese 2). 6 Die Tendenz zu einer angebotsseitigen Erhöhung der Frequenz der Behandlung im Gesundheitswesen wird durch die bestehenden Abrechnungsverfahren auf der Basis der Vergütung von Einzelleistungen noch verstärkt. Drittens wird ein exzessives Angebotsverhalten durch eine nur begrenzt mögliche Kontrolle der erbrachten Leistungen sowie der Behandlungsqualität und des Behandlungsergebnisses erleichtert (Hypothese 3). Viertens wird ein exzessives Nachfrageverhalten der Patienten durch die für ihn mangelnde Kostentransparenz hinsichtlich der Höhe und Aufteilung der entstandenen Kosten begünstigt (Hypothese 4). Fünftens führt eine uneingeschränkte und nicht koordinierte Arztwahl zu Doppel- und Mehrfachuntersuchungen und unter Umständen zu beträchtlichen Kostensteigerungen durch nicht aufeinander abgestimmte Parallelbehandlungen (Hypothese 5). Weiterhin ist die Frage, wie gesundheitsrelevantes Verhalten und medizinische Leistungen gemessen werden können, für die empirische Analyse von Relevanz, da es sich bei beiden um mehrdimensionale Konstrukte handelt. Da sowohl das Verhalten des Patienten als auch die medizinischen Leistungen des Arztes sich einer direkten Messung entziehen, benötigt man für eine empirische Analyse geeignete Indikatoren. Für die medizinischen Leistungen bieten sich beispielsweise die entsprechenden Ausgaben oder die zugrunde liegende Zahl der Arztbe- 5 So gaben 18 % der ambulanten Patienten an, dass ihre Befindlichkeitsstörungen, die sie zum Besuch eines Arztes veranlassten, als geringfügig einzustufen sind. Die behandelnden Ärzte sahen sogar 30 % der Gesundheitsstörungen als geringfügig an (vgl. Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung (2000), S. 252). 6 Diese Struktur des Entscheidungsprozesses könnte in der empirischen Analyse auch durch eine Trennung in eine Erstkontakt- und in eine Frequenzentscheidung erfasst werden (vgl. Pohlmeier und Ulrich (1995), Jones (2000)). 6

8 suche an. Bezüglich des gesundheitsrelevanten Verhaltens konstruieren wir einen Indikator, der Faktoren, wie die Gesundheitseinstellung des Patienten, sein Konsumverhalten oder auch die Ausübung sportlicher Aktivitäten umfasst. Neben diesen Aspekten, die im Kern die Variablenauswahl betreffen, ist auch die Wahl der Schätzmethode von Bedeutung. Dazu gehört etwa die Frage, ob die Verhaltensweisen von Arzt und Patient simultan oder eher sequentiell erfolgen. Diese Unterscheidung ist insbesondere in solchen Fällen wichtig, in denen die zeitliche Abfolge der Handlungen Auswirkungen auf das resultierende Ergebnis hat. Ist das Behandlungsergebnis hingegen von der Zeitstruktur unabhängig oder lässt sich eine zeitliche Abfolge aus den Daten nicht eindeutig festlegen, so kann mit einem simultanen Ansatz gearbeitet werden. Darüber hinaus ist im Rahmen der Schätzung auch zu berücksichtigen, dass die Handlungen nicht nur zeitgleich erfolgen, sondern sich auch gegenseitig beeinflussen können. 3.2 Daten Die verwendeten Daten stammen aus der 16. Welle des Sozioökonomischen Panels (SOEP) aus dem Jahr Zu diesen Daten wurde die Ärztedichte nach Bundesländern zugespielt. Besondere Bedeutung kommt den abhängigen Variablen gesundheitsrelevantes Verhalten des Patienten und medizinische Leistungen zu. Das gesundheitsrelevante Verhalten des Patienten stellt eine mehrdimensionale Variable dar, die nicht direkt beobachtet werden kann. Es ist daher notwendig, einen geeigneten Indikator zu konstruieren, der verschiedene Aspekte des gesundheitsrelevanten Verhaltens umfasst. Dies sind zum einen direkte Verhaltensmuster und zum anderen die Gesundheitsauffassung. 8 Zu den direkten Verhaltensmustern zählen dabei das Konsumverhalten sowie die sportliche Betätigung. Die Gesundheitsauffassung wird durch die subjektive Auffassung des Befragten bezüglich seines Gesundheitszustandes abgebildet. Während die Relevanz von gesundheitsgefährdendem Konsum, bspw. Tabak oder Alkoholkonsum, unbestritten ist, können für die sportliche Betätigung zwei gegenläufige Effekte bestehen. Zum einen ist es möglich, dass durch eine regelmäßige sportliche Betätigung der Gesundheitszustand des Betroffenen verbessert wird, zum anderen ist jedoch eine erhöhte Verletzungsgefahr gegeben. Vor allem 7 Die in dieser Arbeit verwendeten Daten des Sozioökonomischen Panels (SOEP) wurden vom Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) Berlin bereitgestellt. 8 Zur Bestimmung der Einflussfaktoren des gesundheitsrelevanten Verhaltens wurde eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt, die sich auf alle Variablen mit Gesundheitsbezug inklusive Rauchen und Sport bezog. Dabei wurde festgestellt, dass sich für sämtliche Variablen hohe Faktorladungen bei mindestens einer der beiden Hauptkomponenten finden, so dass für die weitere Auswahl neben statistischen Verfahren auch ökonomische und sozialwissenschaftliche Kriterien herangezogen werden. 7

9 aus diesem Grund wurde von einem Einbeziehen der sportlichen Betätigung in einen Index des gesundheitsrelevanten Verhaltens abgesehen. Für den gesundheitsrelevanten Konsum stellt das SOEP lediglich Daten für den Tabakkonsum bereit, für das Jahr 1999 allerdings nur in Form Raucher, ehemaliger Raucher oder Nichtraucher. Der Alkoholkonsum wurde nicht erfasst, ebenso fehlen sonstige Konsumausgaben. Dagegen findet sich eine Reihe von Variablen, die die subjektive Auffassung des Befragten bezüglich seiner Gesundheit wiedergeben. Dazu gehören die Einschätzung der Zufriedenheit mit der Gesundheit, die Wichtigkeit der Gesundheit sowie die Sorgen um die Gesundheit. Da die Zufriedenheit mit der Gesundheit bereits Wertvorstellungen über das eigene Verhalten beinhaltet, scheidet diese Variable als Teilindikator aus. Bezieht man die kategoriale Struktur des Tabakkonsums auf das aktuelle Verhalten, so erhält man eine binäre Variable (Raucher vs. Nichtraucher). In Kombination mit den zur Verfügung stehenden Variablen der subjektiven Gesundheitsauffassung ergibt sich, dass der Indikator ebenfalls binärer Struktur ist. Dies bedeutet, dass einem Individuum dann ein hohes gesundheitsrelevantes Verhalten bescheinigt wird, falls es Nichtraucher ist, sich Sorgen um die Gesundheit macht und falls die Gesundheit für seine Zufriedenheit wichtig oder sehr wichtig ist. Die zweite endogene Variable medizinische Leistungen ist nicht allzu detailliert im SOEP enthalten. Es stehen lediglich Indikatoren der Inanspruchnahme von Gesundheitsleistungen zur Verfügung wie die Anzahl der Arztbesuche im letzten Quartal, die Anzahl der Nächte im Krankenhaus oder die Anzahl an Kuraufenthalten, die letzten beiden jeweils im Jahr Da die Daten aus dem letzten Jahr als zu weit zurückliegend eingestuft werden können, verbleibt die Anzahl der Arztbesuche im laufenden Jahr. 9 Alternativ dazu lässt sich daraus eine binäre Variable konstruieren, die für jeden Befragten, der angibt, im letzten Quartal einen oder mehrere Arztbesuche getätigt zu haben, den Wert Eins annimmt. Darüber hinaus stehen als erklärende Variablen zahlreiche prädisponierende Variablen wie das Alter, das quadrierte Alter, das Geschlecht, die Nationalität, der Familienstand sowie ein Interaktionsterm, für den das Alter mit der Dummy-Variablen für Geschlecht multipliziert wird, zur Verfügung. Unter die Gruppe der sozioökonomischen Variablen fallen das Haushaltsnettoeinkommen in 1000 DM, die Arbeitslosigkeit, Bildungsvariablen sowie sportliche und religiöse Betätigung. Daneben stehen als gesundheits- und versicherungsbezogene Variablen die Krankenhaus- und Kuraufenthalte im Jahr 1998, die Ärztedichte im jeweiligen 9 In der Welle des Jahres 1999 sind zwar Krankenhausaufenthalte oder Kuren für das Jahr 1999 enthalten, da sich diese allerdings auf das gesamte Jahr beziehen, gehen auch Aufenthalte nach dem Befragungszeitpunkt für 1999 in die Erhebung ein. Daher wird davon abgesehen, diese Daten zu verwenden. 8

10 Bundesland sowie der Versicherungsstatus zur Verfügung. Hinzu kommt eine Variable, welche über die grundsätzliche Bereitschaft des Patienten informiert, Leistungen auch selbst zu finanzieren (Bereitschaft IGeL). Die letzte Gruppe enthält Variablen des Wohnumfeldes, worunter die Entfernung vom Hausarzt und Sportstätten und die Lärmbelästigung und die Luftbelastung fallen. Eine Auflistung der verwendeten Variablen findet sich in Tabelle 1. Tabelle 1: Variablenbeschreibung abhängige Variablen Arzt Arztbesuch im letzten Quartal ja/nein Gesundheitsverhalten Gesundheit wichtig, Sorgen um Gesundheit und Nichtraucher ja/nein prädispon. Variablen Alter Alter in Jahren Alter, quadriert Alter quadriert Geschlecht Dummy für Frau=1 Interaktion Alter*Geschlecht allein stehend ohne feste Partnerschaft wohnend ja/nein Ausländer Ausländer ja/nein sozioök. Variablen arbeitslos arbeitslos zum Befragungszeitpunkt ja/nein Ostdeutschland Ostdeutsche(r) ja/nein Einkommen Haushaltsnettoeinkommen in 1000 DM Diplom Hochschulabschluss ja/nein Abitur Schulabschluss Abitur oder vergleichbar ja/nein Mittlere Reife Schulabschluss Mittlere Reife oder vergleichbar ja/nein Religion jede Woche in Kirche oder religiöse Veranstaltung ja/nein Sport jede Woche Sport ja/nein Gesundheits- und Versicherungsvariablen Krankenhaus Krankenhausaufenthalt 1998 ja/nein Kur Heilbehandlung, Kur 1998 ja/nein Zufriedenheit Zufriedenheit mit der Gesundheit Bereitschaft IGeL regelmäßig oder gelegentlich Besuch von Ärzten, Therapeuten oder Heilpraktikern, deren Leistungen selbst zu bezahlen sind ja/nein Ärztedichte Arztdichte (Ärzte pro Einwohnern) nach Bundesländern Zusatzversicherung Private Zusatzversicherung ja/nein PKV PKV versichert ja(nein Wohnumfeld Luft Luftbelastung am Wohnort stark ja/nein Lärm Lärmbelästigung am Wohnort hoch ja/nein Hausarzt Hausarzt nicht vorhanden oder nicht zu Fuß erreichbar ja/nein Sportstätten Sportstätten nicht in 10 Minuten zu Fuß erreichbar ja/nein 9

11 3.3 Schätzmethode Aufgrund der simultanen Struktur des Double Moral Hazard-Ansatzes bezüglich der Entscheidung über das gesundheitsrelevante Verhalten und die medizinischen Leistungen sowie der Konstruktion der Indikatoren bietet sich als Schätzmethode ein Modell simultaner Gleichungen an. Die Vorzüge einer solchen Vorgehensweise liegen darin, dass hierbei zwei Gleichungen geschätzt werden, die auf den ersten Blick unabhängige Entscheidungen darstellen, dass aber eine Korrelation über die Fehlerstruktur vorliegen kann. Ausgehend von den verwendeten abhängigen Variablen, benötigt man dabei eine Schätzmethode für qualitativ abhängige Variablen. 10 Im Folgenden werden zwei Schätzmethoden näher vorgestellt, die der empirischen Analyse zugrunde liegen. Sind beide, d. h. sowohl Gesundheitsverhalten als auch Arztbesuche in binärer Form vorhanden, so lässt sich die Problemstellung durch Anwendung eines bivariaten Probit-Modells umsetzen (vgl. hierzu Maddala (1983) oder Greene (2003)). 11 Eine allgemeine Darstellung einer solchen Spezifikation eines Zweigleichungsmodells ergibt sich als: 12 y * 1 = x ' 1 β 1 + ε 1, y 1 = 1 für y * 1 > 0, y * 2 = x ' 2 β 2 + ε 2, y 2 = 1 für y * 2 > 0, E ε 1 x 1, x 2 =E ε 2 x 1, x 2 = 0, (3.1) Var ε 1 x 1, x 2 = Var ε 2 x 1, x 2 = 1, Cov ε 1, ε 2 x 1, x 2 = ρ. Dabei gibt ρ die Kovarianz der Störterme an. Beide Schätzgleichungen in (3.1) können durch separate Probit-Schätzungen konsistent geschätzt werden. Allerdings sind die somit ermittelten Schätzer ineffizient, da sie die Korrelation zwischen den Störtermen vernachlässigen. Le- 10 Im Vergleich zu der im Beitrag von Schellhorn (2004) in diesem Band vorgeschlagenen Modellierung, bei der ein Zähldatenmodell mit einem Instrumentvariablenansatz verbunden wird, spielt hier die Simultaneität der Aktionen eine wichtige Rolle. Weiterhin ist in dem hier vorgestellten Schätzmodell nicht die Problematik der Abhängigkeit des Fehlers von erklärenden Variablen von Bedeutung, sondern die Korrelation zwischen den beiden Gleichungen, die durch die Fehlerstruktur abgebildet wird. 11 Daneben existieren Modelle, in denen die abhängige Variable in einer Gleichung stetig, in der anderen Gleichung hingegen binär ist (vgl. Maddala (1983), S. 244). Da die Variable für die medizinische Leistung, die Anzahl der Arztbesuche, hingegen eine Zähldatenvariable darstellt, würden sich bei einer solchen Methode jedoch ineffiziente, inkonsistente und verzerrte Ergebnisse ergeben (vgl. Long (1997), S. 217). 12 Ein solches Modell, bei dem der Vektor erklärender Variablen sich in beiden Gleichungen unterscheidet, kann auch als Modell einer Scheinregression (seemingly unrelated bivariate probit model) bezeichnet werden (vgl. StataCorp (2001), S. 139). 10

12 diglich für den Fall, dass ρ nicht statistisch von Null verschieden ist, können die Gleichungen durch separate Probit-Modelle geschätzt werden. 13 Die bivariate Normalverteilung, die der Schätzung zugrunde liegt, lautet: Prob X 1 < x 1, X 2 < x 2 = - x 1 - x 2 φ 2 z 1, z 2, ρ d z 1 d z 2 = Φ 2 x 1, x 2, ρ. (3.2) Dabei bezeichnet φ 2 die Dichte der bivariaten Normalverteilung. Um die Log-Likelihood- Funktion herzuleiten, ist es notwendig q i1 =2y i1-1 und q i2 =2y i2-1 zu definierten. Die Variable q ij nimmt den Wert 1 an, falls y ij =1 gilt und den Wert -1 für y ij =0, für j=1, 2. Es gilt weiterhin, dass z ij =x ij β j und w ij =q ij z ij, für j=1, 2 und ρ i* =q i1 q i2 ρ. Die Wahrscheinlichkeiten, die in die Log-Likelihood-Funktion eingehen, sind durch folgenden Ausdruck gegeben: Prob Y 1 = y i 1, Y 2 = y i 2 = Φ 2 w i1, w i 2, ρ * i (3.3) und die daraus folgende Log-Likelihood-Funktion lautet: n log L= ln Φ 2 w i 1, w i2, ρ * i. (3.4) i=1 Der zweite Ansatz liegt in der Berücksichtigung einer möglichen Endogenität der abhängigen Variablen. Geht man davon aus, dass sich die abhängigen Variablen gegenseitig beeinflussen, erhält man folgende Strukturform des Modells (vgl. Maddala (1983), S. 242 ff.) 14 : y * 1 = γ 1 y * 2 = γ 2 y * 2 + x ' 1 β 1 + ε 1, y * 1 + x ' 2 β 2 + ε 2. (3.5) Werden beide abhängigen Variablen als binäre Variablen beobachtet, lässt sich der Ansatz von Maddala alternativ wie folgt darstellen: Prob y 1 = 1, y 2 = 1 = Φ 2 γ 1 y 2 + x ' 1 β 1, γ 2 y 1 + x ' 2 β 2, ρ. (3.6) 13 Die Schätzung erfolgt mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Methode. 14 Für das dargestellte Modell werden verschiedene Varianten der abhängigen Variablen, bspw. latente, beobachtete oder auch zensierte Variablen betrachtet. Dabei schlägt Maddala eine zweistufige Schätzprozedur vor (vgl. Maddala (1983), S. 243). 11

13 Dabei bezeichnen y 1 und y 2 binäre, abhängige Variablen. Die Wahrscheinlichkeiten für die anderen Fälle berechnen sich analog. Φ 2 bezeichnet wiederum die bivariate Normalverteilung. In der dargestellten Form ist dieses Modell jedoch nicht konsistent und somit nicht schätzbar. Eine Modifikation eines solchen Modells liegt darin, die Wahrscheinlichkeiten für zwei binäre, abhängige Variable gegeben γ 1 =0 zu berechnen: y * 1 = x ' 1 β 1 + ε 1, y 1 = 1 für y * 1 > 0, (3.7) y * 2 = x ' 2 β 2 + γ 2 y 1 + ε 2, y 2 = 1 für y * 2 > 0, Dies stellt ein rekursives, simultanes Gleichungsmodell dar (vgl. Maddala (1983) und Greene (2003)). In einem solchen System spielt die Endogenität einer Variablen in der ersten Gleichung für die Formulierung der Log-Likelihood-Funktion keine Rolle, so dass im Gegensatz zur linearen Regression die Simultaneität der Gleichungen vernachlässigt werden kann (vgl. Greene (2003), S. 715). 3.4 Ergebnisse Betrachtet man sich zuerst die deskriptive Statistik des Datensatzes, so erkennt man, dass 71,2 % der insgesamt 9565 befragten Personen mindestens einmal im letzten Quartal einen Arzt aufsuchten (siehe hierzu Tabelle 2). Ein hohes gesundheitsrelevantes Verhalten weisen mit 46,5 % etwas weniger als die Hälfte der Befragten auf. Das Durchschnittsalter in der Stichprobe liegt bei 44,75 Jahren, wobei nur Erwachsene berücksichtigt wurden. Insgesamt 51,6 % sind weiblich, 26,3 % wohnen nicht mit einem Partner zusammen und 13,1 % sind nicht deutscher Nationalität. Bei den sozioökonomischen Variablen erkennt man, dass 7,1 % zum Befragungszeitpunkt arbeitslos gemeldet waren. Knapp über 30 % hatten ihren Wohnsitz in den neuen Bundesländern (inkl. Ost-Berlin). Das durchschnittliche Nettoeinkommen eines Haushalts liegt bei ca DM. Bezüglich des höchsten erreichten Bildungsabschlusses gaben 11 % an, dass es sich dabei um einen Hochschulabschluss handelt, 16,3 % haben als Abschluss das Abitur und 22,8 % die Mittlere Reife oder einen vergleichbaren Abschluss. Die restlichen knapp 50 % weisen somit einen niedrigeren oder gar keinen Abschluss auf. Lediglich 8,5 % der Befragten gaben an, jede Woche in die Kirche zu gehen oder eine andere religiöse Veranstaltung zu besuchen. Aktiven Sport betreiben 23,8 %. 12

14 Tabelle 2: Deskriptive Statistik (N=9565) abhängige Mittelwert Standardabweichung Variablen Arzt 0,712 0,453 Gesundheitsverhalten 0,465 0,499 prädispon. Variablen Alter 44,746 16,460 Alter, quadriert 2273, ,646 Geschlecht 0,516 0,500 Interaktion 23,271 25,626 allein stehend 0,263 0,440 Ausländer 0,131 0,337 sozioök. Variablen arbeitslos 0,071 0,258 Ostdeutschland 0,306 0,461 Einkommen 4,007 2,215 Diplom 0,110 0,313 Abitur 0,163 0,370 Mittlere Reife 0,228 0,420 Religion 0,085 0,278 Sport 0,238 0,426 Gesundheits- und Versicherungsvariablen Krankenhaus 0,119 0,323 Kur 0,032 0,176 Zufriedenheit 6,541 2,188 Bereitschaft IGeL 0,088 0,284 Ärztedichte 34,623 7,744 Zusatzversicherung 0,069 0,253 PKV 0,086 0,280 Wohnumfeld Luft 0,068 0,253 Lärm 0,078 0,268 Hausarzt 0,140 0,347 Sportstätten 0,247 0,431 Für die Gesundheits- bzw. Versicherungsvariablen gilt, dass 11,9 % der Befragten im letzten Jahr einen Krankenhausaufenthalt hatten, 3,2 % einen Kuraufenthalt. Der Durchschnittswert für die subjektive Zufriedenheit mit der Gesundheit auf einer Skala von 0 bis 10 liegt mit 6,5 im mittleren Bereich. 8,8 % der Befragten gaben an, dass sie regelmäßig oder gelegentlich Ärzte oder andere Leistungsanbieter aufsuchten, deren Leistungen sie aus eigener Tasche bezahlen müssen (Bereitschaft IGeL). In der Stichprobe sind 8,6 % bei einer privaten Krankenversicherung abgesichert, 6,9 % der Befragten verfügten zumindest über eine private Zusatzversicherung. 13

15 Die letzte Gruppe umfasst die Variablen des Wohnumfeldes. Während 6,8 % der Befragten angeben, dass die Luftbelastung an ihrem Wohnort als stark einzuschätzen ist, sind es für die Lärmbelästigung 7,8 %. Weiterhin geben 14,0 % an, dass ihr Hausarzt nicht zu Fuß zu erreichen ist bzw. dass sie keinen Hausarzt haben und bei 24,7 % befinden sich die Sportstätten mehr als 10 Minuten zu Fuß entfernt. Für beide nachfolgend präsentierten Schätzungen stehen 9565 Beobachtungen zur Verfügung, die sowohl erwerbstätige als auch nichterwerbstätige Erwachsene umfassen. Die beiden Teilschätzungen für das gesundheitsrelevante Verhalten und den Arztbesuch beziehen sich dabei auf unterschiedliche erklärende Variablen. Für beide Schätzungen stehen alle prädisponierenden Variablen zur Verfügung. Bei der Schätzung des gesundheitsrelevanten Verhaltens kommen zudem noch sämtliche sozioökonomischen Variablen hinzu. Aus der Gruppe der Gesundheits- bzw. Versicherungsvariablen sind dies die subjektive Zufriedenheit mit der Gesundheit, die Bereitschaft, für individuelle Gesundheitsleistungen aus eigener Tasche zu bezahlen sowie die PKV- und Zusatzversicherung. Als letzte Variable kommt aus dem Bereich Wohnumfeld noch die Entfernung zu Sportstätten hinzu. Bei der Schätzung der Wahrscheinlichkeit eines Arztbesuchs kommen als erklärende Variablen aus der Gruppe der sozioökonomischen Variablen lediglich die Arbeitslosigkeit sowie die sportliche Aktivität in Frage. Die Arbeitslosigkeit soll hierbei die Opportunitätskosten eines Arztbesuchs messen. Die Einbeziehung des Haushaltsnettoeinkommens ist für ein Gesundheitssystem wie Deutschland, indem nahezu alle Bürger einen umfassenden Versicherungsschutz genießen, nicht zweckmäßig. Für alle anderen Variablen besteht bestenfalls ein indirekter Einfluss über das individuelle Verhalten, der jedoch durch die Schätzung des gesundheitsrelevanten Verhaltens bereits erfasst wird. Bei den Gesundheits- und Versicherungsvariablen wird nur auf die Variable Bereitschaft IGeL verzichtet. Zwei Gründe sprechen für einen solchen Verzicht. Erstens müssen die Bürger, falls es sich nicht um regelmäßig konsumierte medizinische Leistungen handelt, zuerst einen Arzt aufsuchen, bevor sie Informationen über einen eventuellen Ausschluss aus dem Leistungskatalog erhalten. Im vorliegenden Modell wird jedoch nicht zwischen Erstkontakt und Anzahl der Arztbesuche unterschieden, so dass eine Einbeziehung dieser Variablen im überprüften Zusammenhang keinen nennenswerten Erklärungsbeitrag für die Fragestellung liefert. Zweitens beziehen sich die Angaben für diese Variable nicht nur auf Arztbesuche, sondern auch auf Heilpraktiker und Therapeuten, über deren Anzahl jedoch keine Informationen zur Verfügung stehen. In der Gruppe des Wohnumfeldes stehen alle Variablen mit Ausnahme der Entfernung zu Sportstätten zur Ver- 14

16 fügung. Um eine Fehlspezifikation des Modells zu vermeiden, werden robuste Schätzungen mit einer heteroskedastie-konsistenten Kovarianzmatrix der Parameter durchgeführt. 15 Die erste Schätzung ist ein bivariates Probit-Modell ohne rekursiven Effekt, wie es in Abschnitt 3.3 dargestellt wurde (vgl. Tabelle 3). Man erkennt in der Schätzung für das gesundheitsrelevante Verhalten den signifikant negativen Koeffizienten der Variable Alter (1- %-Niveau). Zusammen mit dem signifikant positiven Koeffizienten der Variable Alter quadriert bedeutet dies, dass die Wahrscheinlichkeit eines sehr gesundheitsrelevanten Verhaltens zuerst mit zunehmendem Alter abnimmt, später jedoch zunimmt. Aus den geschätzten Koeffizienten ergibt sich, dass für Männer im Alter von 28,1 Jahren die Wahrscheinlichkeit für ein gesundheitsrelvantes Verhalten am geringsten ist. Dagegen ergibt sich für Frauen durch Einbeziehung des Interaktionsterms ein Minimum bei 23 Jahren. Dagegen ist generell kein signifikanter Unterschied im Verhalten von Männern und Frauen zu erkennen. Für den Interaktionsterm ergibt sich ein signifikant positiver Einfluss und für Alleinstehende ein signifikant negativer Koeffizient. Für Menschen mit ausländischer Nationalität kann ein signifikant positiver Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit für ein gutes gesundheitsrelevantes Verhalten festgestellt werden. Bei den sozioökonomischen Variablen fällt der signifikant negative Koeffizient für die Variable arbeitslos auf. Dies bedeutet, dass Arbeitslose unabhängig von finanziellen Verhältnissen ein schlechteres Gesundheitsbewusstsein aufweisen als Menschen, die in Arbeitsverhältnissen stehen oder Nichterwerbstätige. Für Menschen, die in den Neuen Ländern leben, ergibt sich ein signifikant positiver Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit eines gesundheitsbewussten Verhaltens. Für das Einkommen kann jedoch kein statistisch gesicherter Zusammenhang festgestellt werden. Für die Bildungsvariablen folgt, dass der Abschluss Mittlere Reife im Vergleich zu Individuen mit Hauptschul- oder keinem Abschluss die Wahrscheinlichkeit eines gesundheitsbewussten Verhaltens erhöht. Der Koeffizient ist signifikant auf dem 10-%-Niveau. Gleiches gilt für Individuen mit einem Hochschulabschluss. Dagegen ist der positive Einfluss des Abschlusses Abitur statistisch nicht gesichert. Religiosität erhöht ebenso die Wahrscheinlichkeit für gesundheitsrelevantes Verhalten positiv wie regelmäßiger Sport. Beide Koeffizienten sind signifikant auf dem 1-%-Niveau. Für den Sport bedeutet dies, bezieht man ein mögli- 15 Der Vorteil von robusten Standardfehlern liegt darin begründet, dass selbst für den Fall einer falschen Verteilungsannahme die Pseudo-Maximum-Likelihood-Schätzung konsistent ist, wenn zum einen die Mittelwertfunktion richtig spezifiziert ist und zum anderen die verwendete Verteilung zur Klasse der linear exponentiellen Familie gehört (vgl. Gouriéroux et al. (1984)). 15

17 cherweise höheres Verletzungsrisiko in die Überlegungen ein, dass die gesundheitsfördernden Eigenschaften überwiegen. Tabelle 3: Schätzergebnisse bivariates Probit-Modell Gesundheitsverhalten Arztbesuch Koeffizient z-wert Koeffizient z-wert prädispon. Variablen Alter -0,0302-4,91*** -0,0488-7,17*** Alter, quadriert 0,0005 8,58*** 0,0007 9,09*** Geschlecht 0,0736 0,85*** 0,7057 7,89*** Interaktion 0,0055 2,97*** -0,0065-3,22*** allein stehend -0,2720-7,35*** -0,1804-4,83*** Ausländer 0,1272 2,84*** -0,0751-1,76*** sozioök. Variablen arbeitslos -0,2906-5,34*** 0,0130 0,24*** Ostdeutschland 0,2436 6,77*** - - Einkommen -0,0057-0,82*** - - Diplom 0,1048 1,88*** - - Abitur 0,0504 1,03*** - - Mittlere Reife 0,0666 1,74*** - - Religion 0,3721 7,23*** - - Sport 0,1318 3,90*** 0,1790 5,17*** Gesundheits- und Versicherungsvariablen Krankenhaus - - 0,4645 8,57*** Kur - - 0,2742 2,59*** Zufriedenheit -0, ,26*** -0, ,00*** Bereitschaft IGeL 0,1993 4,07*** - - Ärztedichte - - 0,0068 2,16*** Zusatzversicherung 0,1302 2,36*** 0,1484 2,53*** PKV -0,0977-1,86*** -0,1102-2,15*** Wohnumfeld Luft - - 0,1263 1,77*** Lärm - - 0,0135 0,21*** Hausarzt - - 0,0375 0,89*** Sportstätten 0,0452 1,39*** - - ρ 0,1464 Wald-Test ρ = 0 (Chi²) 56,97*** Log-Likelihood ,315 McFadden R² 0,1268 McFadden R² adj 0,1236 AIC 2,2251 N 9565 *** signifikant auf dem 1-%-Niveau ** signifikant auf dem 5-%-Niveau * signifikant auf dem 10-%-Niveau In die Gruppe der Gesundheits- und Versicherungsvariablen weist die persönliche Zufriedenheit mit der Gesundheit einen signifikant negativen Koeffizienten auf. Dies bedeutet, dass je 16

18 höher ihre Zufriedenheit ist, desto niedriger fällt die Wahrscheinlichkeit für ein gesundheitsbewusstes Verhalten aus. Gründe hierfür liegen eventuell in der beschränkten Wahrnehmung des eigenen Verhaltens und dessen Folgen für die eigene Gesundheit. Die Bereitschaft, Ärzte oder andere medizinische Leistungserbringer aufzusuchen und für diese Behandlung selbst aufzukommen erhöht jedoch die Wahrscheinlichkeit eines gesundheitsbewussten Verhaltens. Dies bedeutet, dass Personen, die bereit sind, auch außerhalb des Versicherungsumfangs medizinische Behandlung zu suchen, sich im Hinblick auf ihre Gesundheit bewusster verhalten. Falls eine private Zusatzversicherung vorhanden ist, so erhöht dies auch signifikant die Wahrscheinlichkeit eines gesundheitsbewussteren Umgangs. Hingegen zeigt sich bei PKV-Versicherten genau das Gegenteil. Der Koeffizient ist negativ und signifikant auf dem 10-%-Niveau. Eine Erklärung könnte in der umfassenderen Absicherung gegenüber der GKV liegen, so dass sich für privat versicherte Personen die Notwendigkeit der Vorsorge aus finanzieller Sicht nicht zwingend ergibt. Die im Bereich Wohnumfeld überprüfte Variable Sportstätten lieferte keinen statistisch abgesicherten Erklärungsbeitrag für die Wahrscheinlichkeit eines gesundheitsbewussten Verhaltens. Betrachtet man die Schätzung für den Arztbesuch, so ist für die Gruppe der prädisponierenden Variablen zu erkennen, dass mit Ausnahme der Variable Ausländer alle anderen das gleiche Vorzeichen wie in der Compliance-Schätzung aufweisen. Weiterhin sind alle diese Variablen, auch das Geschlecht und der Interaktionsterm, signifikant auf dem 1-%-Niveau. Für das Alter bedeutet dies, dass mit zunehmendem Alter die Wahrscheinlichkeit eines Arztbesuches zuerst zurückgeht, dann wieder ansteigt (u-förmiger Verlauf). Aus den Koeffizienten lässt sich berechnen, dass die Wahrscheinlichkeit für einen Arztbesuch im Alter von 36,5 Jahren für Männer am geringsten ist, während bei Frauen das Minimum erst bei 41,3 Jahren erreicht ist. Eine mögliche Erklärung hierfür liegt in einer ab diesem Alter ansteigenden Multimorbidität. Im Gegensatz zum gesundheitsrelevanten Verhalten, sinkt die Wahrscheinlichkeit eines Arztbesuchs für Ausländer signifikant, was eventuell auf bestehende Verständigungsprobleme und kulturelle Unterschiede zurückgeführt werden kann. Die beiden verwendeten sozioökonomischen Variablen sind die Arbeitslosigkeit und die regelmäßige sportliche Aktivität. Während sich bezüglich der Variablen arbeitslos kein statistisch gesicherter Effekt ergibt, was gegen eine These geringerer Opportunitätskosten der Zeit spricht, erhöht die sportliche Betätigung die Wahrscheinlichkeit eines Arztbesuchs signifikant. Für dieses Ergebnis bieten sich zwei Erklärungsansätze an. Zum einen ist es möglich, dass Personen, die regelmäßig Sport treiben aufgrund eines höheren Gesundheitsbewusstseins eher einen Arzt auch aus Gründen der Prä- 17

19 vention aufsuchen. Zum anderen kann die die erhöhte Wahrscheinlichkeit auch aus einer mit der Intensität der sportlichen Betätigung steigenden Verletzungsgefahr resultieren. Betrachtet man die Gruppe der Gesundheits- und Versicherungsvariablen, so stellt man fest, dass sowohl Krankenhaus- als auch Kuraufenthalte die Wahrscheinlichkeit eines Arztbesuchs signifikant erhöhen. Der Grund hierfür können einerseits Nachfolgeuntersuchungen sein, andererseits lassen sich Klinikaufenthalte oftmals auf schwerwiegende oder chronische Krankheiten zurückführen. Die Zufriedenheit mit der Gesundheit besitzt einen signifikant negativen Einfluss. Personen, die keine subjektiven Probleme mit der Gesundheit haben, weisen demnach nicht nur ein weniger gesundheitsbewusstes Verhalten als Personen mit höherer Zufriedenheit auf, sie suchen auch mit geringerer Wahrscheinlichkeit einen Arzt auf. Die zugespielte Variable Ärztedichte, die das Angebot an ambulanten medizinischen Leistungen charakterisieren soll, ist signifikant positiv auf dem 5-%-Niveau. In Bundesländern mit höherer Ärztedichte ist die Wahrscheinlichkeit eines Arztbesuchs demnach ebenfalls höher. Für die Versicherungsvariablen ergibt sich, dass Personen, die eine private Zusatzversicherung abgeschlossen haben, mit höherer Wahrscheinlichkeit zum Arzt gehen als Personen ohne eine solche Absicherung. PKV-Versicherte hingegen weisen eine geringere Wahrscheinlichkeit auf. Ein möglicher Grund hierfür könnte in einer Selbstbeteiligung liegen, die PKV-Versicherte im Gegensatz zu GKV-Versicherten häufig in ihren Verträgen aufweisen. Im vorliegenden Datensatz trifft dies auf 35 % der PKV-Versicherten zu. 16 Für das Wohnumfeld lässt sich ein signifikant positiver Einfluss der Luftbelastung feststellen, während der Koeffizient für die Lärmbelästigung insignifikant ist. Ursache hierfür könnte sein, dass sich Luftverschmutzung nachhaltiger auf den Gesundheitszustand auswirkt als die Lärmbelästigung, insbesondere wenn aufgrund einer Erwerbstätigkeit ein Großteil der Tageszeit nicht am Wohnort verbracht wird. Die letzte Variable ist die Entfernung zum Hausarzt bzw. ob dieser nicht zu Fuß erreichbar ist. Diese Variable sollte die Opportunitätskosten der Zeit und Wegekosten messen. Für sie konnte jedoch kein statistisch gesicherter Einfluss festgestellt werden. Der Kovarianzparameter ρ liegt bei 0,14 und ist signifikant auf dem 1-%-Niveau. Dies bedeutet, dass beide Schätzungen nicht unabhängig voneinander geschätzt werden können, da dies zu ineffizienten Standardfehlern führt. Aus ökonomischer Perspektive bestätigt dieses Ergebnis die Vermutung, dass das Patientenverhalten nicht unabhängig von der medizini- 16 Eine andere mögliche Interpretation dieses Ergebnisses liegt in dem geringeren Risiko, dass die PKV- Versicherten im Vergleich zu den GKV-Mitgliedern darstellen. 18

20 schen Leistung analysiert werden kann. Die Güte der Schätzung lässt sich anhand verschiedener Kriterien überprüfen. Zum einen ein so genanntes Pseudo-R²-Maß nach McFadden, zum anderen das Informationsmaß nach Akaike (AIC) (vgl. hierzu Long (1997)). Das McFadden- Maß lässt sich allgemein als Likelihood-Ratio-Index (Long (1997), S. 104) interpretieren, der über das Verhältnis der Likelihood-Funktion des Modells mit erklärenden Variablen im Vergleich zum Modell ohne erklärende Variablen informiert. Eine eindeutige Interpretation ist jedoch nur für den Fall möglich, dass das McFadden-Maß Null wird, da hier alle geschätzten Koeffizienten sich nicht von Null unterscheiden. Im umgekehrten Fall erreicht das McFadden-Maß aber nie exakt den Wert Eins. Weiterhin ist keine klare Interpretation der Werte zwischen Null und Eins kaum möglich. Dennoch dient es vor allem dazu, die Güte der Anpassung verschiedener Modelle vergleichen zu können. Das Akaike Informationskriterium basiert ebenfalls auf der Log-Likelihood des geschätzten Modells. Es repräsentiert den tradeoff zwischen Güte, beschrieben durch die Log-Likelihood, und Sparsamkeit in der Spezifikation, gekennzeichnet durch die Anzahl der geschätzten Parameter. Es dient vor allem dem Vergleich verschiedener Modelle, wobei dasjenige mit dem kleineren Wert des Akaike Informationskriteriums bevorzugt wird (vgl. Verbeek (2000), S. 54 und 204). Für das McFadden-R² ergibt sich ein Wert von 0,1268, für das um die Anzahl der Parameter des Modells korrigierte Maß ein Wert von 0,1236. Das Informationsmaß nach Akaike beträgt 2,2251. Die zweite Schätzung bezieht sich auf das Modell mit rekursivem Effekt. Dabei wird eine der beiden abhängigen Variablen als Regressor in die andere Gleichung eingefügt. Es ist also zuerst zu klären, wie der rekursive Effekt aussehen soll. Zum einen ergibt sich die Möglichkeit, dass die Wahrscheinlichkeit eines Arztbesuchs sich auf das gesundheitsrelevante Verhalten auswirkt, zum anderen ist auch der umgekehrte Fall denkbar. Gegen die erste und für die zweite Variante spricht, dass die Ursachen für einen Arztbesuch im individuellen Gesundheitszustand zu suchen sind und dieser maßgeblich auch durch das individuelle Verhalten beeinflusst wird. Dagegen ist nicht eindeutig, ob sich ein Arztbesuch tatsächlich in einer Verhaltensänderung des Patienten niederschlägt, da dies u. a. von der behandelten Krankheit und den dem Patienten zur Verfügung stehenden Informationen durch den Arzt abhängt. Aus diesen Gründen wird in der zweiten Schätzung das gesundheitsrelevante Verhalten als erklärende Variable des Arztbesuchs in die zweite Schätzgleichung integriert. Die Ergebnisse sind aus Tabelle 4 zu entnehmen. 19

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